# 运行弱监督模型的主脚本（启动训练流程的入口命令）
python weakly_main.py \
  --gpu 2 \  # 指定使用第3块GPU（GPU编号从0开始，多GPU可写“2,3”表示使用第3、4块）
  --lr 0.0006 \  # 设置初始学习率为0.0006（控制参数更新幅度，需根据任务调整）
  --b 64 \  # 设置训练阶段的批次大小（batch size）为64（每批处理64个样本，影响训练速度与显存占用）
  --clip_gradient 0.5 \  # 启用梯度裁剪，阈值设为0.5（防止训练中梯度爆炸，稳定训练过程）
  --snapshot_pref "./Exps/WeaklySupv/exp1/" \  # 指定实验快照保存目录（训练日志、模型权重、代码备份均存于此）
  --test_batch_size 16 \  # 设置测试阶段的批次大小为16（通常小于训练批次，避免测试时显存不足）
  --n_epoch 200  # 设置总训练轮次为200（模型将遍历训练集200次，轮次越多训练越充分，但需防止过拟合）